Innovation Manager:innen verantworten Vorhaben mit hoher Unsicherheit und brauchen Backlogs, die Optionen offenhalten und Risiken sichtbar machen. Die Backlog-Priorisierung verbindet Ideenfindung, Validierung und konsequente Investitionsentscheidungen.

!Kursinhalt

!1. Ideenpipeline aufbauen und strukturieren
*Ideen aus Research und Markt systematisch erfassen
*Ideen nach Wert und Aufwand bewerten
*Vielversprechende Ansätze in das Backlog überführen

!2. Innovationsorientierte Priorisierung
*Hypothesen je Backlog-Item explizit benennen
*Annahmen mit MVPs und Proof-of-Concepts prüfen
*Investitionsentscheidungen iterativ schärfen

!3. Daten- und KI-Bezug in Innovationsvorhaben
*KI-Anwendungsfälle in Kundenservice, Marketing oder HR identifizieren
*Datenqualität für innovative Use Cases sicherstellen
*Generative KI als Werkzeug für Konzept- und Prompt-Arbeit einsetzen

!4. Steuerung über Roadmap und Backlog
*Roadmap-Items mit Backlog-Strängen verknüpfen
*Stakeholder-Erwartungen über Reviews einsteuern
*Wissensmanagement in Confluence und Notion absichern

!5. Wirkungsmessung von Innovationsvorhaben
*Erfolgskriterien als SMART-Ziele und OKR definieren
*Kennzahlen über Power BI und SQL transparent machen
*Ergebnisse für Folge-Investments aufbereiten

!Berufliche Relevanz

*Strukturierte Innovationsbacklogs senken das Risiko unklarer Wetten
*Datenbasierte Validierung stärkt Entscheidungen über Folgeinvestitionen
*Klare Hypothesen pro Item erleichtern Lerneffekte im Portfolio